将熊猫MultiIndex切片后，如何更新其水平？

Question

我有一个带有熊猫MultiIndex的数据框：

In [1]: import pandas as pd
In [2]: multi_index = pd.MultiIndex.from_product([['CAN','USA'],['total']],names=['country','sex'])
In [3]: df = pd.DataFrame({'pop':[35,318]},index=multi_index)
In [4]: df
Out[4]:
               pop
country sex
CAN     total   35
USA     total  318

然后，我从该DataFrame中删除一些行：

In [5]: df = df.query('pop > 100')

In [6]: df
Out[6]:
               pop
country sex
USA     total  318

但是当我查询MutliIndex时，它仍然在两个国家都处于其水平。

In [7]: df.index.levels[0]
Out[7]: Index([u'CAN', u'USA'], dtype='object')

我可以用一种很奇怪的方式自己解决这个问题：

In [8]: idx_names = df.index.names

In [9]: df = df.reset_index(drop=False)

In [10]: df = df.set_index(idx_names)

In [11]: df
Out[11]:
               pop
country sex
USA     total  318

In [12]: df.index.levels[0]
Out[12]: Index([u'USA'], dtype='html" target="_blank">object')

但这似乎很混乱。有什么更好的方法我想念吗？

Answer 1

这是以前咬过我的东西。出于性能和哲学上的考虑，删除列或行不会更改基础MultiIndex，并且正式不将其视为Bug（在此处了解更多信息）。简短的答案是，开发人员说“这不是MultiIndex的目的”。如果修改后需要MultiIndex级别的内容列表，例如用于迭代或检查是否包含某些内容，则可以使用：

df.index.get_level_values(<levelname>)

这将返回该索引级别内的当前活动值。

因此，我想这里的“窍门”是API的本机方式是使用get_level_values而不是.index或.columns